製品について
Traviusビジネスシリーズ
Travius CRISIS :危機管理・BCP能力向上AI
Travius CRISIS(トラヴィウス・クライシス)は、企業の安全衛生を題材に、危機下の判断と行動を「具体的手順」に落とす訓練です。
作業現場で起きがちな事故・ヒヤリハットの場面を想定し「その場で何を優先して動くか」を短時間で練習するトレーニングツールです。
“知っている”を増やすより、情報が欠けた状態で、止める/集める/伝える/再開条件を決めるところを鍛えます。※厚労省ガイドライン準拠の原則ベース
効果的な場面
訓練で特に重視するポイント
使用場面例
得られる効果
Travius CRISISは正解を暗記するのではなく、意図を理解し迷わず動ける状態を作るためのツールです。
HOSコードを訓練設計に使う
Travius CRISISは、ユーザーごとに問題の出し方とフィードバックの当て方を調整できます。
HOSコードはユーザーのトレーニングを“ちょうど良い負荷”に寄せるための入力として使います。
Travius CRISISは、製造現場の安全で一番ズレやすい「いざという時の判断」と「最初の動き」を反復できるトレーニングツールです。
さらにHOSコードを使って、同じテーマでも 出題の負荷とフィードバックの重点を個人に合わせられるのが特徴です。
※本サービスは教育・予防トレーニングを目的としています。実在の人物・事案についてのハラスメント認定、法的判断、医療判断は行いません。
機能一覧
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1.訓練を個別最適化
同じテーマでも、事前ヒアリング+HOSコードを活用してユーザーの状況・思考のクセに合わせて、設問の条件と振り返りの観点を調整します。
出題の調整:情報量/曖昧さ/時間圧/同時事象の強さを調整
講評:初動・連携・根拠・副作用など、指摘の当て方を調整
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2.詳細な設定で、現場に近い想定シーンで練習できる
一般論ではなく、実務で起きやすい場面を、部署・階層ごとに前提を切り替え、同じ教材でも使い回せます。
役割:管理/監督/保全/作業 など
テーマ:設備安全・化学物質・墜落転落・電気安全 など
難易度:情報量や時間圧の強弱
モード:基礎/実戦/指揮
期待効果:部門別の教育設計がしやすく、展開が速い。
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3.公的ガイドライン準拠の観点で構成
厚労省安全衛生の一般原則に沿う観点で訓練シナリオと講評を設計します。
期待効果:社内標準・教育体系に載せやすく、監査・教育記録の説明にも使いやすい。
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4.3択+理由で「判断のクセ」を矯正できる
知識の正誤ではなく、「なぜその手を選ぶか」を言語化させます。
• 選択(1~3)+理由が必須
• 根拠と副作用も短く整理
期待効果:判断の再現性が上がり、現場指示のブレ・属人化を減らせる。
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5.段階更新で実戦に近い設問
途中で条件が追加・変更され、切り替え判断を求められます。
• 情報欠落/後出し情報/制約の追加
• 二次災害・拡大リスクの芽を織り込み
期待効果:想定外に強い初動と、修正の速さを鍛えられる。
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6.即採点+講評
回答ごとに点数化し、次の行動に落とし込める形で返します。
観点:安全・手順整合/初動速度/連携設計/根拠・副作用など
改善:「誰が・何を・どの順で」を1~3手だけ提示する。 期待効果:教育担当の工数を抑えつつ、現場の行動が変わる。
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7.訓練の振り返り(総評)で学びを定着
毎回、要点を短く整理して残せるため、研修後の実践やOJTに繋げやすい構造です。
またTravius CRISISは、危機管理に関する疑問をいつでもChatGPTに聞くことができます。
期待効果:研修が一過性になりにくく、現場の共通言語として使いやすい
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8.鬼教官モード
評価を厳しくし、甘い判断を潰す高負荷トレーニングに切り替えられます。
• 時間圧・同時事象・情報欠落を増やす
• 誤りは曖昧にせず指摘(人格否定はしない)
• 期待効果:指揮・監督層の判断品質を短期間で引き上げやすい。
課題あるある
「分からない状態で判断を迫られる」こと自体が、最大のリスクになっています。
「プロセス」として示されている事実
セーフティクリティカルシステム理論では、事故・障害対応において以下のような判断プロセスを踏むことが前提とされています。
これらのステップのいずれかを十分に把握しないまま介入した場合、事象が複雑化し、二次的な被害を誘発する可能性が高まると整理されています。
一方で、実際の事故現場において、冷静にこのプロセスを意識しながら対処することは非常に難しいという点も、多くの分野で共通の課題とされています。
問題は「知識がないこと」ではなく、判断が揺れる状況下でプロセスを辿れないこと
重大事故は実際に発生しないと経験できず、訓練を実施する際は事前にシナリオが分かっているという特性があるため、現場が「判断が揺れる状態」を安全に経験する機会は極めて限られています。
システム分野では、想定外の事象を日常的に発生させることで耐性を高める考え方が知られているが、人の判断に対して同様の仕組みを直接適用することは難しいです。
実際の事故や障害を起こすことなく、必要な整理や確認プロセスを思い出させ、動いてよい状態かどうかを見極めることを疑似的な判断が揺れる状況で再現する余地があると考えています。